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摘要

近年来，由于目标像素稀疏、背景噪声大、尺度变化剧烈等问题，无人机航

拍、工业质检、交通监控等场景中的小目标检测已成为计算机视觉领域的研究难

题。传统的目标检测算法普遍存在特征提取能力不足、多尺度融合效率低、计算

资源消耗大等缺点，导致漏检率高、检测精度不高等问题。具体来说，浅层特征

容易被深层网络信息叠加，导致小目标细节丢失；特征金字塔结构对小目标不够

敏感，难以捕捉局部纹理信息；同时，复杂的网络结构在提高精度的同时大大增

加了模型参数量，难以满足实时性要求。针对上述问题，本文提出了基于

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